資源
神經網路是一個強大的機器學習演算法。他們形成了深度學習的基本。- 神經網路的基礎互動指南 - 講述簡單的神經網路如何做線性回歸分析 ★
- 1. 前饋神經網絡 ★★
- 2. 訓練神經網路 (直到 2.7) ★★
- 4. 反向傳播 ★★
- 5. 神經網絡之架構 ★★
- 1. 使用神經網絡來辨識手寫數字 ★
- 2. 反向傳播演算法如何運作 ★
- 4. 神經網絡能計算任何函式的證據★
- 6. 深度前饋神經網絡 ★★★
- 是 你應該了解 backprop 解釋為什麼從頭開始實做反向傳播是重要的★★
- 微積分計算上圖：反向傳播 ★★
- 玩轉神經網絡！ ★
工具
試著從頭實做一個單層的神經網路，包含訓練程序。- 實做softmax分類器與一個簡單的神經網路使用Python/NumPy - Jupyter notebook 也可實做 ★
- Andrej Karpathy實作反向傳播使用Javascript，在他的神經網路駭客指南★
- 從頭開始實做神經網路使用Python ★
沒有留言:
張貼留言